Бизнес легко спутать с хаосом. Особенно когда растёт выручка, появляются новые сотрудники, запускаются продукты, и каждый день приносит что-то новое. На фоне этой суеты сложно понять, что на самом деле происходит. Интуиция подсказывает одно, отчёты — другое, а реальность оказывается третьей. И вот здесь аналитика — не модный термин, а необходимость. Причём не абстрактная «аналитика ради аналитики», а вполне конкретный инструмент, который помогает принимать решения. Ниже — о четырёх уровнях аналитики, которые действительно влияют на рост бизнеса, если использовать их по делу, а не ради галочки в презентации для инвесторов.
1. Дескриптивная аналитика — что случилось
Это основа. Сюда входит всё, что показывает, как жил бизнес вчера, неделю назад и сегодня. Самый распространённый уровень. Его можно назвать «аналитикой по факту».
Дашборды, графики, сводные таблицы, отчёты — всё это сюда. Как правило, работают на стандартных инструментах: Excel (часто с макросами и надстройками), Google Data Studio, Power BI, Tableau. Есть визуализация, есть фильтры, есть возможность смотреть в разрезе каналов, продуктов, периодов.
Важно не то, чтобы эти отчёты были просто «красивыми», а чтобы отражали реальные бизнес-процессы. Хорошо, если с первого взгляда можно понять: какая выручка, какая маржа, каков CAC, какой LTV, какой уровень оборачиваемости по складу и где пробои.
Без этого — никак. Это ежедневная гигиена управления. Пока собственник, директор по маркетингу, финансовый руководитель не видят цифры — управлять невозможно. Интуиция хороша, но только если её регулярно сверять с реальностью. Поэтому первый шаг — навести порядок в данных, автоматизировать сбор, настроить дашборды. И смотреть их регулярно, а не по праздникам.
Если нет хорошей дескриптивной аналитики, остальные уровни не сработают.
2. Диагностическая аналитика — почему это произошло
Когда в данных что-то идёт не так — падают продажи, растут возвраты, исчезают повторные покупки — становится важно ответить на вопрос: а почему?
На этом уровне в игру вступают чуть более сложные инструменты. Например, регрессионные модели, кластеризация, факторный анализ. Задача — найти взаимосвязи и причины, а не просто фиксировать факт.
Типичный кейс: упала выручка в интернет-магазине. Открываем дашборд, видим: действительно, минус 17% к прошлому месяцу. Но почему? Смотрим глубже — трафик не изменился, конверсия чуть ниже. Распределение заказов по товарам сместилось. Подключаем модель, которая анализирует отзывы, качество карточек товара, внешний вид, и понимаем: за последние три недели на карточках с топовыми продажами стали появляться негативные комментарии и испорченные фотографии. ИИ или аналитик указывает на эту связь. Мы обновляем карточки — продажи возвращаются.
Этот уровень аналитики не строится на интуиции. Он требует более глубокой подготовки данных и умения интерпретировать связи. Зато он позволяет найти «бутылочные горлышки» — то, что мешает бизнесу расти. Иногда это мелочи (некорректное описание товара), иногда — системные проблемы (неэффективный канал, работа менеджеров, изменения в поведении аудитории).
Хотите понимать, как аналитика превращается в управленческие решения, а данные — в стратегию?
Подписывайтесь на наш Telegram-канал @techitpm — там разбираем реальные кейсы, инструменты и подходы, которые делают проектное управление умнее.
3. Предиктивная аналитика — что будет
Когда с прошлым и настоящим разобрались, хочется понимать, что нас ждёт дальше. Предиктивная аналитика — это прогнозирование будущего на основе имеющихся данных. Не фантазии, а модели.
Примеры — прогноз продаж на следующий месяц, оценка сезонности, предсказание оттока клиентов, динамики LTV. Звучит как магия, но работает. Главное — правильно подготовить данные и выбрать модель.
Инструментарий: Python, библиотеки вроде Scikit-learn, AutoML, Prophet, Google BigQuery ML. Это не Excel и не Power BI — здесь уже нужны дата-сайентисты или хотя бы хорошо подготовленные аналитики. Но и ценность — выше.
Прогноз может показать, что в августе будет всплеск спроса, потому что в прошлом году была аналогичная динамика, и маркетинговая активность сработала. Или — что текущий темп оттока клиентов приведёт к снижению выручки на 15% через квартал. Или — сколько товаров надо закупить, чтобы избежать дефицита. Или — сколько стоит потратить на рекламу, чтобы выйти в плюс в следующем месяце.
Главное — не слепо верить прогнозу, а использовать его как ориентир. Предиктивная аналитика помогает не действовать вслепую. А это уже совсем другой уровень управления.
4. Прескриптивная аналитика — что делать
Последний уровень — самый «умный». Он не просто говорит, что было или будет, а предлагает конкретные действия. Варианты решений, оптимальные сценарии, рекомендации.
Это могут быть AI-модели, которые анализируют весь ассортимент и предлагают убрать 15% низкомаржинальных товаров. Или — советуют увеличить скидку на определённые категории, потому что при этом выручка вырастет, а маржа почти не пострадает. Или — показывают, в какой регион стоит направить логистику, потому что там спрос растёт, а конкурентов меньше.
Прескриптивная аналитика часто строится на оптимизационных моделях и сценарном анализе. Здесь уже важно не только «угадывать», но и выбирать лучшее из возможного. Вариативность — ключ. Не одно решение, а несколько: с оценкой рисков, затрат и возможного эффекта.
Реализация — сложная. Часто требует интеграции с CRM, ERP, системами логистики и маркетинга. Но когда такая система работает — бизнес становится по-настоящему управляемым. Уже не нужно устраивать совещания по каждому чиху: данные подсказывают, куда двигаться. Остаётся только проверять логику и внедрять решения.
Почему эти уровни важны не только крупным компаниям
Ошибка многих бизнесов — считать, что всё это «для больших». Мол, у нас нет ресурсов, чтобы строить такие модели. А пока можно просто «наблюдать» и «принимать решения по обстановке». Но практика показывает: даже небольшая компания, внедрив первый и второй уровни аналитики, уже выигрывает у конкурентов.
Когда у вас есть ежедневный дашборд — вы уже быстрее реагируете. Когда вы понимаете причины падения — не тратите деньги на неэффективные гипотезы. Когда умеете прогнозировать — не загоняете бизнес в кассовые разрывы. А если дошли до уровня рекомендаций — уже выходите на системное масштабирование.
Важно не «иметь аналитику», а уметь её использовать. Любой уровень становится бесполезным, если на него не смотрят, не интерпретируют и не принимают решений. Поэтому суть — не в инструментах. Суть — в мышлении. И если оно аналитическое — даже простая таблица в Excel может дать фору AI-системе.
Аналитика — это не отчётность. Это система принятия решений. И если построить её грамотно, бизнес начнёт расти не от случайных успехов, а от осознанного управления.
ПОНРАВИЛСЯ ПОСТ? Ставь палец вверх и подписывайся!
Телеграмм: https://t.me/techitpm
ВК: https://vk.com/bitpm
Наши курсы: на сайте
